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Big Data et Data Lake
Le duo gagnant de la transformation
digitale des entreprises
Livre Blanc Septembre 2016
www.itelligencegroup.com 2
Big Data et Data Lake
SOMMAIRE
1 | Une logique Data Centric....................................................................................................3
2 | Des solutions au service
de la stratégie data des entreprises..................................................4
3 | Des technologies adaptées............................................................................................5
4 | Les usages du Big Data et du Data Lake ............................6
5 |  L’intelligence appliquée aux données...................................................8
6 |  La protection des données............................................................................................9
7 |  À retenir................................................................................................................................................................... 10
8 |  À propos d’itelligence........................................................................................................... 11
www.itelligencegroup.com 3
1 | Une logique Data Centric
Chaque jour, les internautes et les entreprises
produisent environ 2,5 trillions de données
soit 1 milliard de milliards de données
(10​ puissance 18). Selon ces chiffres extraits
d’une étude commandée par IBM, 90 % des
informations disponibles aujourd’hui ont été
créées au cours des deux dernières années
seulement !
Et cette avalanche n’est pas prête à s’arrêter.
Selon le cabinet d’études IDC, le volume gé-
néré par les objets connectés atteindra 40 zet-
taoctets (40 000 milliards de Go) en 2020.
Au-delà de ces chiffres
impressionnants, il y a trois
constats majeurs :
■■ Les données sont devenues l’or noir du mo-
teur économique de toutes les entreprises ;
■■ Leur analyse revêt une importance capitale
pour anticiper les besoins de ses clients, re-
pérer les produits qui seront à la mode, do-
per sa croissance et résister aux concurrents
en saisissant des opportunités ;
■■ Leur traitement façonnera les services, les
industries et les organisations de demain.
Digne d’intérêt, la donnée n’est cependant
pas toujours étudiée de manière stratégique.
Pour les entreprises, il est donc essentiel d’en-
granger un maximum d’informations hétéro-
gènes pour les analyser en cas de besoin. Avec
différents outils comme ceux du Big Data, il
est possible d’utiliser une donnée pour des
finalités différentes.
La création de valeurs passe par l’exploitation
de la data.
› Avis d’expert
« Le potentiel du Big Data dans la
transformation digitale est quasi illimi-
té. On crée de la valeur en détournant
des données. Cela est vrai dans tous
les domaines : le marketing, la sup-
ply chain, la finance… Les gisements
de productivité et les marges sont très
importants ».
Gilles Badinet, digital champion
de la France auprès de la
Commission européenne.
La transformation digitale impose de passer
de l’ère du Data Warehousing à celle de la
Data Intelligence combinée au Data Lake.
Engranger des données identifiées au sein de
l’organisation (ce que l’on peut définir par des
« data blanches ») dans d’énormes entrepôts
n’est plus adapté. Cette solution ne permet
pas en effet de découvrir de la valeur dans des
« data grises » (externes) et des « data noires »
(informations présentes en masse dans les
entreprises, mais non exploitées).
41 %
Pourcentage de décideurs qui prévoient
d’exploiter leurs données non structu-
rées d’ici à fin 2017.
Source : étude « Big Data et Analytique »
du cabinet Markess. 2015.
La solution passe par l’exploitation d’un Data
Lake, c’est-à-dire un espace de stockage et
d’analyse global de toutes les informations,
qu’elles soient brutes ou affinées, issues des
sources internes ou en provenance de flux
externes.
Intégrées dans les processus métiers, les ap-
plications du Big Data Analytics permettent
d’optimiser l’analyse comportementale des
clients et les mécanismes industriels, mais
aussi d’améliorer les prises de décision et la
traçabilité, voire la détection de fraudes.
www.itelligencegroup.com 4
2 | Des solutions au service
de la stratégie data
des entreprises
L’un des enjeux du traitement des données par
les marques est l’amélioration de la connais-
sance client. Ce défi peut être relevé par toutes
les entreprises, quelles que soient leur taille
et leur activité, grâce aux solutions Big Data
combinées à un Data Lake.
Différentes offres dans le Cloud facilitent
cette nouvelle démarche stratégique. Une PME
peut par exemple exploiter les ressources de
son Data Lake en appliquant des outils d’ex-
ploration de données et d’analytique « à la
demande ».
L’objectif est de répondre à la règle
des 3 P imposée au Big Data :
■■ Personnalisation : être capable de proposer
une offre spécifique et actualisée (recom-
mandation en temps réel) aux clients ;
■■ Prédiction : anticiper les ventes en magasin
et en ligne (omnicanal) ;
■■ Processus maximisé : réduire les coûts et
notamment ceux liés aux stocks.
De nombreux projets Big Data, au sein de de
secteurs d’activité très variés (loisirs, banques/
assurances, retail ou encore transports/indus-
trie) peuvent bénéficier de cette opportunité
technologique dont les champs d’application
sont très divers : expérience client, marketing,
optimisation industrielle, innovation produit/
service…
Mais la collecte et l’analyse des données issues
de leurs clients doivent rester en cohérence
avec l’ADN de leur marque.
› Avis d’expert
« Si la confiance est de mise, le client va
être enclin à transmettre des informa-
tions sur lui, car il sait que le contenu
qu’il recevra en échange sera plus per-
tinent, explique-t-elle. La contrepartie
explicite est qu’il faut que le bénéfice
client soit à la hauteur de ce qui lui
est demandé. »
Béatrice Lhopitallier, directrice
data et marketing régie
du groupe Les Échos.
■ FOCUS
Big Data et… Data Lake »
Le terme « Data Lake » est apparu au début
des années 2000 dans un ouvrage de Dorian
Pyle (McKinsey) « Data Préparation for Data
Mining ». Un Data Lake stocke toutes les don-
nées, quelles que soient leur nature et leur
origine.
Quant au « Big Data », il s’agit des énormes
volumes d’informations plus ou moins struc-
turées. De par leur définition, ces quantités
impressionnantes ne peuvent pas être étudiées
de façon pertinente par des outils classiques
de gestion de base de données.
652 millions d’euros
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Source IDC.

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  • 1. Big Data et Data Lake Le duo gagnant de la transformation digitale des entreprises Livre Blanc Septembre 2016
  • 2. www.itelligencegroup.com 2 Big Data et Data Lake SOMMAIRE 1 | Une logique Data Centric....................................................................................................3 2 | Des solutions au service de la stratégie data des entreprises..................................................4 3 | Des technologies adaptées............................................................................................5 4 | Les usages du Big Data et du Data Lake ............................6 5 |  L’intelligence appliquée aux données...................................................8 6 |  La protection des données............................................................................................9 7 |  À retenir................................................................................................................................................................... 10 8 |  À propos d’itelligence........................................................................................................... 11
  • 3. www.itelligencegroup.com 3 1 | Une logique Data Centric Chaque jour, les internautes et les entreprises produisent environ 2,5 trillions de données soit 1 milliard de milliards de données (10​ puissance 18). Selon ces chiffres extraits d’une étude commandée par IBM, 90 % des informations disponibles aujourd’hui ont été créées au cours des deux dernières années seulement ! Et cette avalanche n’est pas prête à s’arrêter. Selon le cabinet d’études IDC, le volume gé- néré par les objets connectés atteindra 40 zet- taoctets (40 000 milliards de Go) en 2020. Au-delà de ces chiffres impressionnants, il y a trois constats majeurs : ■■ Les données sont devenues l’or noir du mo- teur économique de toutes les entreprises ; ■■ Leur analyse revêt une importance capitale pour anticiper les besoins de ses clients, re- pérer les produits qui seront à la mode, do- per sa croissance et résister aux concurrents en saisissant des opportunités ; ■■ Leur traitement façonnera les services, les industries et les organisations de demain. Digne d’intérêt, la donnée n’est cependant pas toujours étudiée de manière stratégique. Pour les entreprises, il est donc essentiel d’en- granger un maximum d’informations hétéro- gènes pour les analyser en cas de besoin. Avec différents outils comme ceux du Big Data, il est possible d’utiliser une donnée pour des finalités différentes. La création de valeurs passe par l’exploitation de la data. › Avis d’expert « Le potentiel du Big Data dans la transformation digitale est quasi illimi- té. On crée de la valeur en détournant des données. Cela est vrai dans tous les domaines : le marketing, la sup- ply chain, la finance… Les gisements de productivité et les marges sont très importants ». Gilles Badinet, digital champion de la France auprès de la Commission européenne. La transformation digitale impose de passer de l’ère du Data Warehousing à celle de la Data Intelligence combinée au Data Lake. Engranger des données identifiées au sein de l’organisation (ce que l’on peut définir par des « data blanches ») dans d’énormes entrepôts n’est plus adapté. Cette solution ne permet pas en effet de découvrir de la valeur dans des « data grises » (externes) et des « data noires » (informations présentes en masse dans les entreprises, mais non exploitées). 41 % Pourcentage de décideurs qui prévoient d’exploiter leurs données non structu- rées d’ici à fin 2017. Source : étude « Big Data et Analytique » du cabinet Markess. 2015. La solution passe par l’exploitation d’un Data Lake, c’est-à-dire un espace de stockage et d’analyse global de toutes les informations, qu’elles soient brutes ou affinées, issues des sources internes ou en provenance de flux externes. Intégrées dans les processus métiers, les ap- plications du Big Data Analytics permettent d’optimiser l’analyse comportementale des clients et les mécanismes industriels, mais aussi d’améliorer les prises de décision et la traçabilité, voire la détection de fraudes.
  • 4. www.itelligencegroup.com 4 2 | Des solutions au service de la stratégie data des entreprises L’un des enjeux du traitement des données par les marques est l’amélioration de la connais- sance client. Ce défi peut être relevé par toutes les entreprises, quelles que soient leur taille et leur activité, grâce aux solutions Big Data combinées à un Data Lake. Différentes offres dans le Cloud facilitent cette nouvelle démarche stratégique. Une PME peut par exemple exploiter les ressources de son Data Lake en appliquant des outils d’ex- ploration de données et d’analytique « à la demande ». L’objectif est de répondre à la règle des 3 P imposée au Big Data : ■■ Personnalisation : être capable de proposer une offre spécifique et actualisée (recom- mandation en temps réel) aux clients ; ■■ Prédiction : anticiper les ventes en magasin et en ligne (omnicanal) ; ■■ Processus maximisé : réduire les coûts et notamment ceux liés aux stocks. De nombreux projets Big Data, au sein de de secteurs d’activité très variés (loisirs, banques/ assurances, retail ou encore transports/indus- trie) peuvent bénéficier de cette opportunité technologique dont les champs d’application sont très divers : expérience client, marketing, optimisation industrielle, innovation produit/ service… Mais la collecte et l’analyse des données issues de leurs clients doivent rester en cohérence avec l’ADN de leur marque. › Avis d’expert « Si la confiance est de mise, le client va être enclin à transmettre des informa- tions sur lui, car il sait que le contenu qu’il recevra en échange sera plus per- tinent, explique-t-elle. La contrepartie explicite est qu’il faut que le bénéfice client soit à la hauteur de ce qui lui est demandé. » Béatrice Lhopitallier, directrice data et marketing régie du groupe Les Échos. ■ FOCUS Big Data et… Data Lake » Le terme « Data Lake » est apparu au début des années 2000 dans un ouvrage de Dorian Pyle (McKinsey) « Data Préparation for Data Mining ». Un Data Lake stocke toutes les don- nées, quelles que soient leur nature et leur origine. Quant au « Big Data », il s’agit des énormes volumes d’informations plus ou moins struc- turées. De par leur définition, ces quantités impressionnantes ne peuvent pas être étudiées de façon pertinente par des outils classiques de gestion de base de données. 652 millions d’euros En 2018, le marché français du Big Data devrait atteindre les 652 millions d’euros. Source IDC.